Deepseek-R1 modeli için özel korkuluklar oluşturmak, Amazon Bedrock'un üretken AI uygulamalarında güvenlik ve kontrolü geliştirme yeteneklerinden yararlanarak birkaç adım içerir. İşte bu korkulukların nasıl uygulanacağına dair ayrıntılı bir rehber:
Önkoşullar
Garekleri ayarlamadan önce, Amazon Bedrock'a ve gerekli IAM izinlerine erişim içeren bir AWS hesabınız olduğundan emin olun. Ayrıca, Amazon Bedrock'un özel model ithalat özelliğini kullanarak Deepseek-R1 modelini zaten içe aktarmış olmalısınız [4].
Adım 1: Çevreyi Kurum
1. Amazon Ana Kayanına Erişim: Amazon Bedroş Konsolu'na gidin ve Deepseek-R1 modeline eriştiğinizden emin olun.
2. Bağımlılıkları yükleyin: Gerekli bağımlılıkları yüklemek için bir Jupyter dizüstü bilgisayar veya benzer bir ortam kullanın. Bu, AWS hizmetleriyle etkileşim kurmak için `` Boto3 '' gibi Python kütüphaneleri kullanılarak yapılabilir [4].
Adım 2: Korkulukları Yapılandırma
1. Bir Korkuluk Oluşturun: Bir korkuluk oluşturmak için AWS Yönetim Konsolu'nu veya `Boto3 'aracılığıyla programlı bir yaklaşım kullanın. Bu, içerik filtreleri, konu filtreleri, kelime filtreleri ve hassas bilgi filtreleri gibi özel kullanım durumunuza göre uyarlanmış politikaların tanımlanmasını içerir [2] [4].
2. Filtreleri yapılandırın: Örneğin, bir sağlık bağlamında çalışıyorsanız, "Healthcare içerik filtreleri" adlı bir korkuluk oluşturabilirsiniz. Nefret, hakaret, cinsel içerik ve şiddet gibi kategoriler için hem girdi hem de çıkış için filtre gücünü "yüksek" olarak ayarlayın [1].
3. Hızlı korumayı etkinleştirin: Modele ulaşmadan önce zararlı veya uygunsuz istemleri tespit etmek ve engellemek için hızlı saldırıları önlemek için korkuluklar uygulayın [3] [4].
Adım 3: Test Korkulukları
1. Model API'sını Çağırın: Korkuluklarınızı test etmek için `invokemodel api'yi kullanın. Bu, modelle etkileşim kurmak için bir tokener ve bir anakaya çalışma zamanı istemcisinin başlatılmasını içerir [1].
2. Çalışma Test Kılıfları: Modelden ham yanıtları gözlemlemek için korkuluklar olmadan bir senaryo ile başlayın. Ardından, aynı istemleri koruyucularla nasıl müdahale ettiklerini ve uygunsuz içeriğe nasıl engellediklerini görmelerini sağladı [1].
3. Performansı Değerlendirin: Gerekçelerin etkinliğini, zararlı konular veya hassas bilgiler gibi çeşitli girdilere karşı test ederek, zararlı içeriği doğru bir şekilde tanımladıklarını ve engellediklerinden emin olmak için değerlendirin [4].
Adım 4: Korkulukları Rafine etme
1. Filtreleri ayarlayın: Test sonuçlarına dayanarak, filtre güçlerini ayarlayarak veya kullanım vaka gereksinimlerinizi daha iyi eşleştirmek için gerektiğinde yeni filtreler ekleyerek korkuluk politikalarınızı geliştirin [7].
2. Engelli mesajlaşma: Korkuluklar müdahale ettiğinde uygun yanıtlar sağlamak için tıkanmış mesajları yapılandırın, güvenlik standartlarını korurken sorunsuz bir kullanıcı deneyimi sağlar [7].
Çözüm
Amazon Bedrock'u kullanarak Deepseek-R1 için özel korkuluklar uygulamak, kullanıcı girişleri ve model çıktıları üzerinde sağlam kontroller sağlayarak AI uygulamalarınızın güvenliğini ve güvenilirliğini arttırır. Bu süreç, üretken AI dağıtımlarınızın belirli güvenlik kriterlerine ve düzenleyici gereksinimlere bağlı kalmasını sağlayarak onları daha güvenilir ve güvenli hale getirmesini sağlar.
Alıntılar:
[1] https://www.youtube.com/watch?v=dv42vlp-rmg
[2] https://repost.aws/questions/qum-c06qe1r6eve
[3] https://www.trendmicro.com/en_gb/research/25/c/exploiting-deepseek-r1.html
[4] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/protect-youre-teepseek-model-deployments-with-amazon-brock-guardrails/
[5] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disteted-llama-models-with-with-model-import/
[6] https://www.reddit.com/r/openai/comments/1i5pr7q/it_just_happened_deepseekr1_is_here/
[7] https://aws.amazon.com/blogs/aws/deepseek-r1-now-evailable-acle-ullisy-solleged-sverless-model-in-amazon-bedrock/
[8] https://www.youtube.com/watch?v=w3fbsyfevz4
[9] https://www.solo.io/blog/navigating-deepseek-r1-security-concerns-and-guardrails